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神经网络对于磨削力预测

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摘要摘要将人工神经网络（ANN）技术引入磨削加工领域，研究预测切向磨削力和法向磨削力，来提高磨削力的预测精度。以多层前反馈神经网络为基本结构，以误差逆传播算法（BP算法）为网络的训练方法。通过分析，以砂轮速度vs、工件速度vw和磨削深度ap为输入，以切向磨削力Ft和法向磨削力Fn作为网络输出，选定网络的层数、隐含层神经元个数、训练函数、传递函数等内容，建立预测磨削力的BP神经网络模型。然后比较不同网络模型，来确定最优的预测模型。

DOI 54y5e6omj0/2531504

作者李虹胡啟晏宁煜茂

机构地区李虹胡啟晏宁煜茂

出处《河南电力》 2018年5期

关键词磨削力砂轮速度工件速度磨削深度 BP神经网络

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2018年05月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）